• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.526-530
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• 2022

자동 쓰기 평가 연구는 쓰기 답안지를 채점하는데 드는 시간과 비용을 절감할 수 있어, 교육 분야에서 큰 관심을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 쓰기 답안지의 문서 구조를 효과적으로 학습하여 평가하고, 문장단위의 피드백을 제공하는데 있다. 그 방법으로는 문장 레벨에서 한국어 Sentence-BERT 모델을 활용하여 각 문장을 임베딩하고, LSTM 어텐션 모델을 활용하여 문서 레벨에서 임베딩 문장을 모델링한다. '한국어 쓰기 텍스트-점수 구간 데이터'를 활용하여 해당 모델의 성능 평가를 진행하였으며, 다양한 KoBERT 기반 모델과 비교 평가를 통해 제안하는 모델의 방법론이 효과적임을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.437-441
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• 2005

수많은 정보시스템들이 기업 및 조직에 도입되고 있다. 이러한 정보시스템들의 도입 효과 분석에는 많은 어려움이 따르는데, 특히 기존의 시스템을 e-business화 하는 e-transformation화 되고 있는 진행중인 시스템에 대한 평가는 난해면이 많다. 이에 본 논문에서는 이러한 경우의 정보시스템 효과평가를 위한 모델 수립을 위한 탐색적 연구 결과를 소개하고자 한다. 본 논문에서는 기존문헌 고찰을 통해 정보시스템 성과평가를 위한 모델과 방법론의 한계 및 이슈를 도출하고, 이를 극복하기 위해 EEM(E-transformation Evaluation Model) 모델과 방법론 구축의 필요성을 도출한다. EEM모델에서는 정보시스템도입의 현재 효과평가뿐만 아니라 현재에는 IT 효과가 일어나지 않지만 향후 정보시스템을 통한 IT효과측정이 가능하므로 측정대상에 따라 다각적인 적용이 가능하여 기업의 정책수립에 큰 도움이 되리라 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.141-144
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• 2020

한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.29 no.1
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• pp.13-21
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• 2020

As CNN model is applied to various domains such as image classification and object detection, the performance of CNN model which is used to safety critical system like autonomous vehicles should be reliable. To evaluate that CNN model can sustain the performance in various environments, we developed an image data augmentation apparatus which generates images that is changed background. If an image which contains object is entered into the apparatus, it extracts an object image from the entered image and generate s composed images by synthesizing the object image with collected background images. A s a method to evaluate a CNN model, the apparatus generate s new test images from original test images, and we evaluate the CNN model by the new test image. As a case study, we generated new test images from Pascal VOC2007 and evaluated a YOLOv3 model with the new images. As a result, it was detected that mAP of new test images is almost 0.11 lower than mAP of the original test images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.226-226
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• 2023

하천유량, 댐유입량 등을 예측하기 위해 다양한 Long Short-Term Memory (LSTM) 방법들이 활발하게 적용 및 개발되고 있다. 최근 연구들은 s2s (sequence-to-sequence), Attention 기법 등을 통해 LSTM의 성능을 개선할 수 있음을 제시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 LSTM-s2s와 LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델을 구축하고, 시간 단위 자료를 사용하여 유입량 예측을 수행하여, 이의 실제 댐 운영에 모델들의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 소양강댐 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 데이터를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 최적 시퀀스 길이를 결정하기 위해 R², RRMSE, CC, NSE, 그리고 PBIAS을 사용하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 전반적으로 성능이 우수했으며, attention 첨가 모델이 첨두값 예측에서도 높은 정확도를 보였다. 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량 패턴 모의에는 한계가 있었다. 시간 단위 예측의 한계에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 추가한 모델은 향후 댐유입량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.381-383
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.